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公开(公告)号：CN110519726A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910893754.7
申请日：2019-09-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04W4/44 , H04W12/00 , H04W12/02 , H04W12/04 , H04W12/06 , H04L9/08 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多服务器的V2G网络中车辆的轻量级匿名认证系统及方法，系统具体包括可信机构(Trusted Authority,TA)、控制中心(Control Centre,CC)、聚合器(Aggregator,AG)、充电桩(Charging Station,CS)和电动汽车(Electric Vehicle,EV)；方法包括3个部分：系统初始化、CS注册、EV注册和EV与CS认证。本发明在确保系统主密钥和车辆用户隐私不被泄露的情况下实现车辆与电网之间轻量级的相互认证，提高了V2G网络的认证效率，能够更好的满足V2G网络对实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN110569451B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910759268.6
申请日：2019-08-16
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06F21/60 , G06F21/62 , H04W4/021 , H04W4/35 , H04W12/02 , H04W12/033 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种基于位置多边形范围的隐私保护目标客户推荐系统及方法，系统包括用户User、基于社交的位置云服务LCSSB，其中包含位置计算云服务器CS和位置感知云服务器AS；User指的是拥有GPS智能移动设备的用户；CS是在交友感知过程中提供计算功能的云服务器，它是直接与User进行交互；AS是在交友感知系统中，与CS交互时提供一些计算和辅助功能，它在整个过程中只与CS交互，不与User交互。本发明对于用户给定的n个已有客户的位置信息，一是基于n个位置确定出最大凸多边形，二是基于最大凸多边形的目标客户推荐。本发明在不泄露用户所给定的客户位置信息的情况下，很好的实现目标客户推荐功能。
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公开(公告)号：CN110519726B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910893754.7
申请日：2019-09-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04W4/44 , H04W12/00 , H04W12/02 , H04W12/0433 , H04W12/06 , H04L9/08 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多服务器的V2G网络中车辆的轻量级匿名认证系统及方法，系统具体包括可信机构(Trusted Authority,TA)、控制中心(Control Centre,CC)、聚合器(Aggregator,AG)、充电桩(Charging Station,CS)和电动汽车(Electric Vehicle,EV)；方法包括3个部分：系统初始化、CS注册、EV注册和EV与CS认证。本发明在确保系统主密钥和车辆用户隐私不被泄露的情况下实现车辆与电网之间轻量级的相互认证，提高了V2G网络的认证效率，能够更好的满足V2G网络对实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN112953713A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110265470.0
申请日：2021-03-11
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种高效基于无证书签名的设备指令认证系统及方法，系统具体包括可信系统管理员(Trusted System Administrator,TSA)、工程师站(EngineerStation,ES)、工程师(Engineer,ER)；方法包括无个部分：系统初始化、部分签名私钥的生成、秘密值的选取与签名公钥的生成、设备指令的签名和验证签名。本发明在确保工程师ER编辑的设备指令在被执行之前不会被修改或恶意伪造，提高了ICS的指令认证效率，能够更好的满足ICS对实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN110570274A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910758812.5
申请日：2019-08-16
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种具有隐私保护的物流订单最优化分配系统及方法，系统包括电商E、N个第三方物流公司；系统包括电商秘钥分配模块：用于分配密钥；电商加密价格及订单分配状态模块：电商加密价格和待分配订单的分配状态并发送给物流公司；物流计算模块：将自己的出价及期望配送的订单与收到的密文进行计算，并发送给电商；优胜者确定模块：电商解密根据解密结果确定这一轮的优胜者，并将结果发送给电商；可验证定价模块：电商挑选出该优胜者的候选人，根据候选人的出价计算该优胜者需要支付的价格。最佳订单分配方式是电商为第三方物流支付的价格之和最小。本发明保护了物流公司的出价及期望订单，防止电商手中订单分配状态的泄露。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569451A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910759268.6
申请日：2019-08-16
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于位置多边形范围的隐私保护目标客户推荐系统及方法，系统包括用户User、基于社交的位置云服务LCSSB，其中包含位置计算云服务器CS和位置感知云服务器AS；User指的是拥有GPS智能移动设备的用户；CS是在交友感知过程中提供计算功能的云服务器，它是直接与User进行交互；AS是在交友感知系统中，与CS交互时提供一些计算和辅助功能，它在整个过程中只与CS交互，不与User交互。本发明对于用户给定的n个已有客户的位置信息，一是基于n个位置确定出最大凸多边形，二是基于最大凸多边形的目标客户推荐。本发明在不泄露用户所给定的客户位置信息的情况下，很好的实现目标客户推荐功能。
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公开(公告)号：CN115604305B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211165732.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的隐私保护和可追溯的碳交易系统及方法，本发明解决的关键性问题是，如何在不泄露用户和订单信息的情况下，实现对碳交易数据有监督的存储和追踪。本发明中系统具体包括系统管理中心(SMS)、雾结点(FN)、区块链(BC)、树木供应商(TM)和用户(User)；方法包括5个部分：系统初始化、实体注册、信息上链、订单当前状态查询和订单追溯。本发明结合区块链技术和加密技术，保护了碳交易中用户的身份隐私和订单的位置隐私，并且利用区块链的去中心化、不可篡改和不可伪造等特点，确保数据的真实性和可靠性，能够很好的满足在实际碳交易中的需求。本发明还可以应用于物联网、医疗网和车载网等领域。
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公开(公告)号：CN115174046B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210656422.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种向量空间上的联邦学习双向可验证隐私保护方法及系统，首先可信第三方D公布公开参数；用户进行本地训练得到梯度向量，对其盲化后进行承诺，并上传至聚合服务器AS；接着AS验证梯度密文向量的正确性，聚合后得到聚合结果向量，AS将其作为解来构造方程组，并将每一个方程作为子密钥；然后AS将每个子密钥及其承诺发送给对应的用户；用户验证子密钥的有效性，合作解出聚合结果；最后用户验证最后得到的聚合结果是否正确。本发明不仅能够解决联邦学习训练过程中信息的保密性及完整性问题，还能抵抗成员推理攻击、共谋攻击，以及中间人攻击等，同时解决聚合结果恢复阶段的用户掉线问题，并且减小计算开销，提高模型精度。
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公开(公告)号：CN115604305A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211165732.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 湖北工业大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的隐私保护和可追溯的碳交易系统及方法，本发明解决的关键性问题是，如何在不泄露用户和订单信息的情况下，实现对碳交易数据有监督的存储和追踪。本发明中系统具体包括系统管理中心(SMS)、雾结点(FN)、区块链(BC)、树木供应商(TM)和用户(User)；方法包括5个部分：系统初始化、实体注册、信息上链、订单当前状态查询和订单追溯。本发明结合区块链技术和加密技术，保护了碳交易中用户的身份隐私和订单的位置隐私，并且利用区块链的去中心化、不可篡改和不可伪造等特点，确保数据的真实性和可靠性，能够很好的满足在实际碳交易中的需求。本发明还可以应用于物联网、医疗网和车载网等领域。
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公开(公告)号：CN115174046A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210656422.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种向量空间上的联邦学习双向可验证隐私保护方法及系统，首先可信第三方D公布公开参数；用户进行本地训练得到梯度向量，对其盲化后进行承诺，并上传至聚合服务器AS；接着AS验证梯度密文向量的正确性，聚合后得到聚合结果向量，AS将其作为解来构造方程组，并将每一个方程作为子密钥；然后AS将每个子密钥及其承诺发送给对应的用户；用户验证子密钥的有效性，合作解出聚合结果；最后用户验证最后得到的聚合结果是否正确。本发明不仅能够解决联邦学习训练过程中信息的保密性及完整性问题，还能抵抗成员推理攻击、共谋攻击，以及中间人攻击等，同时解决聚合结果恢复阶段的用户掉线问题，并且减小计算开销，提高模型精度。
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